Разработка проекта системы поддержки принятия решений

Введение.
Развивающееся предприятие характеризуется, в первую очередь, резким увеличением количества обрабатываемой информации, необходимой для принятия тактических, оперативных и стратегических решений как технического, так и управленческого характера. В результате снижается оперативность и качество принимаемых решений, по следующим причинам.
Во-первых, принимаемые решения характеризуются сложностью, т.е. зависимостью от большого числа внутренних и внешних факторов. Результаты анализа принимаемых решений на уровне руководства и подразделений крупных корпораций, проведенного отечественными и зарубежными специалистами показали стремление руководителей и сотрудников:
• упрощать сложные ситуации,
• исключать из рассмотрения целый ряд важных факторов,
• не учитывать фактор неопределенности исходной информации.
Современные системы поддержки принятия решения (СППР), возникшие как естественное развитие и продолжение управленческих информационных систем и систем управления базами данных, представляют собой системы, максимально приспособленные к решению задач повседневной управленческой деятельности, являются инструментом, призванным оказать помощь лицам, принимающим решения (ЛПР). C помощью СППР могут решаться неструктурированные и слабоструктурированные многокритериальные задачи.
СППР, как правило, являются результатом мультидисциплинарного исследования, включающего теории баз данных, искусственного интеллекта, интерактивных компьютерных систем, методов имитационного моделирования.
Как справедливо отмечено с момента появления первых разработок по созданию СППР, не было дано четкого определения СППР.
Ранние определения СППР (в начале 70-х годов прошлого века) отражали следующие три момента:
1)возможность оперировать с неструктурированными или слабо структурированными задачами, в отличие от задач, с которыми имеет дело исследование операций;
2)интерактивные автоматизированные (т.е. реализованные на базе компьютера) системы;...

1. Сараев А.Д., Щербина О.А. «Системный анализ и современные информационные технологии», Труды Крымской Академии наук. - Симферополь: СОНАТ, 2006. - С. 47-59.
2. РСWеек №48(462) 28-31 декабря 2004 стр.33.
3. Джордж Люгер «Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем» - Издательство: Вильямс., 2003 г.. 864 с.
4. Гаврилова Т. А., Хорошевский В. Ф. «Базы знаний интеллектуальных систем», Учебник для вузов. - Издательство: Питер. 2001 г 384 стр.,
5. В. Дюк, А. Самойленко Data Mining: «Учебный курс»- Издательство: Питер, 2001 г. с. 368.
6. Ларичев О.И. Теория и методы принятия решений. Москва 2000.
7. «Система поддержки принятия решений в человеко-машинных системах управления». Труды Института проблем управления РАН им. В.А.Трапезникова. Том VIII. М.: ИПУРАН, 2000г. с. 46-59.
8. Атре Ш. «Структурный подход к организации баз данных», - М.: Финансы и статистика, 1983. - 320 с.
9. Дейт К. «Введение в системы баз данных», 6-издание. - Киев: Диалектика, 1998. - 784 с.
10. Гери Хансен, Джэймс Хансен. «Базы данных: разработка и управление», Пер. с англ. – М.: ЗАО Издательство: БИНОМ, 1999–704с
11. Злуф М.М. Query-by-Example: «Язык баз данных» СУБД. - 1996. - №3. - С.149-160.
12. Фролов А.В., Фролов Г.В. «Базы данных в интернет: практическое руководство по созданию Web-приложений с базами данных». – М.:Издательско-торговый дом «Русская Редакция», 2000.-432 с.